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- 损失函数（Loss Function）== 代价函数（Cost Function）：是定义在单个样本上的，是指一个样本的误差。与代价函数是同一个东西。损失函数越小说明拟合结果越符合数据集的情况。
- 风险函数： 损失函数的期望（前n个损失函数之和/N），这是由于我们输入输出的(X,Y)遵循一个联合分布，但是这个联合分布是未知的，所以无法计算。但是我们是有历史数据的，就是我们的训练集，f(X)关于训练集的平均损失称作经验风险(empirical risk)，我们的目标就是最小化经验风险。
- 目标函数（Object Function）：是指最终需要优化的函数，一般来说是经验风险+结构风险，也就是（代价函数+正则化项）。
正则化项J(f)的由来：
过拟合时的过于复杂的函数模型，导致了较高的结构风险。我们不仅要让经验风险最小化，还要让结构风险最小化。这个时候就定义了一个函数J(f)，这个函数专门用来度量模型的复杂度，在机器学习中也叫正则化(regularization)。常用的有L1， L2范数，在下一章会介绍。
几种损失函数：
- 0-1损失函数（0-1 loss function）
也就是说，当预测错误时，损失函数为1，当预测正确时，损失函数值为0。该损失函数不考虑预测值和真实值的误差程度。只要错误，就是1。
- 平方损失函数（quadratic loss function） （常用于线性回归）
指预测值与实际值差的平方。
- 绝对值损失函数（absolute loss function）
该损失函数的意义和上面差不多，只不过是取了绝对值而不是求绝对值，差距不会被平方放大。
- 对数损失函数（logarithmic loss function）
这个损失函数就比较难理解了。事实上，该损失函数用到了极大似然估计的思想。P(Y|X)通俗的解释就是：在当前模型的基础上，对于样本X，其预测值为Y，也就是预测正确的概率。由于概率之间的同时满足需要使用乘法，为了将其转化为加法，我们将其取对数。最后由于是损失函数，所以预测正确的概率越高，其损失值应该是越小，因此再加个负号取个反。
- Hinge loss
Hinge loss一般分类算法中的损失函数，尤其是SVM，其定义为：
其中 y=+1或y=−1 ，f(x)=wx+b ，当为SVM的线性核时。
代价函数
（1）均方误差（Mean Squared Error）
均方误差是指参数估计值与参数真值之差平方的期望值; MSE可以评价数据的变化程度，MSE的值越小，说明预测模型描述实验数据具有更好的精确度
（2）均方根误差：
均方根误差是均方误差的算术平方根，能够直观观测预测值与实际值的离散程度。
（3）平均绝对误差（Mean Absolute Error）
平均绝对误差是绝对误差的平均值 ，平均绝对误差能更好地反映预测值误差的实际情况。
（4）交叉熵代价函数（Cross Entry）
交叉熵是用来评估当前训练得到的概率分布与真实分布的差异情况，减少交叉熵损失就是在提高模型的预测准确率。其中 p(x) 是指真实分布的概率， q(x) 是模型通过数据计算出来的概率估计。
其中 f(x) 可以是sigmoid函数。或深度学习中的其它激活函数。而 y(i)∈0,1 。
